Računalni algoritam bolji od likovnih kritičara

Svima nam je poznato da je likovnim kritičarima vrlo teško objektivno klasificirati kvalitetu likovnih djela, kao i uočiti poveznice između stilova različitih umjetnika, jer u svojim glavama teško mogu držati na desetine ili stotine tisuća likovnih djela i autora. Babak Saleh i Ahmed Elgammal, računalni znanstvenici Sveučilišta Rutgers, zaključili su da je to idealna zadaća za računalo, jer je ono u stanju pamtiti ogromnu bazu podataka, te prema zadanim parametrima izvlačiti neosporne i točne zaključke, kao što to radi za potrebe raznih statistika i predviđanja u meteorologiji, astronomiji, fizici, pa čak i medicinskoj dijagnostici.

Saleh i Elgammal su svoj algoritam nahranili bazom podataka s više od 80.000 slika i više od 1.000 umjetnika, koje se protežu kroz razdoblje od 15 stoljeća. Te slike sadrže 27 različitih stilova, a svaki više od 1.500 slika. Nakon toga, znanstvenici su slike rasporedili prema motivima, poput pejzaža, interijera, mrtve prirode, portreta i sličnih, a potom su te slike koristili kako bi "machine-learning" algoritme "učili" uočavati određene značajke koje su uključivale osnovne stvari poput dominantne boje na slici, ali i napredne karakteristike poput opisivanja i prepoznavanja objekata poput crkve, cvijeta, životinja, Mjeseca itd. Na taj način su na kraju došli do vektorskog opisa svake slike koji sadrži 400 različitih dimenzija.  

Kako bi testirali učinkovitost svojeg algoritma, Saleh i Elgammal su ga isprobali na velikom broju slika koje se nisu nalazile u njegovoj bazi. Rezultat je bio vrlo impresivan, jer je algoritam u 60% slučajeva uspio prepoznati autora djela, te stil s učinkovitošću od 45%.

Znanstvenici kažu kako im nije bio cilj da algoritam prepoznaje autore i stilove, već da nastoji pronaći poveznice između djela i stilova raznih autora, te pronaći neke razlike i sličnosti između sličnih djela, poput slika Claudea Moneta i Camillea Pissarroa. Obzirom da je poznato da su oba slikara pohađala istu akademiju u Francuskoj, te su bili dobri prijatelji i dijelili međusobno svoja iskustva, određene sličnosti nisu čudne, a to je računalo uspjelo otkriti bez biografskih podataka o njima i bez ikakvih informacija iz povijesti umjetnosti.

Isto tako, algoritam je uspio uočiti  i sličnosti između rada Clauda Moneta i američkog impresionista Childea Hassama, koji je, kako ispada, bio jako pod utjecajem francuskog slikara.

Drugim riječima, računalo je u stanju prepoznati koji su slikari posuđivali neke elemente od drugih, te koje su slike bili najoriginalnije u doba svojeg nastanka, pa je tako na vrh popisa najoriginalnijih djela stavilo Vrisak Edvarda Muncha i Damu iz Avignona Pabla Picassa.

Baš nas zanima što će na ovo reći struka, odnosno likovni kritičari koji misle da su Bogom dani pri procjeni umjetničkih djela.  Čitav znanstveni rad možete pronaći na ovoj poveznici.

Izvor: Rutgers University